欺骗攻击下一类神经网络的自适应事件触发H∞滤波

本文主要研究了在欺骗攻击下的离散时间神经网络的H_∞滤波器设计问题.考虑到被控系统和滤波器在一个易受外部网络攻击且带宽有限的共享通信网络上进行信息交换,本文提出了自适应事件触发机制来减轻数据传输的通信负担.此外,由于通信网络的开放性和互通互联,通过共享通信网络传输到滤波器的实际输入信息可能会被攻击者注入的虚假信息所改变.在此基础上,利用构造Lyapunov-Krasovskii泛函、线性矩阵不等式等处理技术,本文给出了滤波误差系统渐近稳定的充分条件,并且设计了满足预设性能的H_∞滤波器,最后通过一个仿真实例验证了所提方法的有效性.     

模糊多智能体系统的H∞一致跟踪控制

本文研究非线性多智能体系统在有向拓扑下的领导跟随H_∞一致性问题.首先,提出一种新的多项式模糊建模方法来描述由领导者与跟随者构建的偏差动态系统.然后,设计一致控制协议使跟随者渐近跟踪领导者的轨迹.基于多项式李雅普诺夫函数技术,提出松弛的渐近一致的充分条件并确保存在外界干扰时多智能体系统具有H_∞抑制性能.将导出的条件转化为平方和形式并能够进行数值求解.最后,给出一个实例来验证所提出的一致控制协议的有效性.     

不确定奇异系统的时滞相关鲁棒H∞滤波器设计

为了设计出全阶的滤波器,同时使得滤波误差动态系统是正则的、无脉冲的,并且满足一定的H_∞性能指标,研究了连续奇异系统的全阶H_∞滤波器的设计问题.利用Lyapunov-Krasovskii泛函及二次型的积分不等式方法获得了滤波误差动态系统的H_∞性能时滞相关的判据,给出了奇异系统的鲁棒H_∞滤波器存在的时滞依赖的充分条件.最后的数值例子说明了该方法的有效性.     

具有遗忘时滞的静态神经网络的H∞状态估计

本文研究了具有遗忘时滞的静态神经网络的H_∞状态估计问题.首先降低了时变时滞可微的条件,然后通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,设计保H_∞性能的状态估计器,使得误差系统实现全局渐近稳定.最后,借助Matlab中线性矩阵不等式工具箱进行数值仿真,验证了结论的有效性.     

具有DoS攻击的网络控制系统事件触发安全控制

本文主要研究在随机出现的双通道DoS攻击下的网络控制系统基于事件触发的安全控制问题.首先,提出了一个具有补偿策略的DoS攻击模型,且此攻击模型应用于网络系统的传感器-控制器通道和控制器-执行器通道;其次,为了降低通信负担,提出事件触发机制,通过定义一个触发条件,当触发条件满足时,才进行信息传递;最终得到闭环控制系统模型.根据最优控制理论和线性矩阵不等式技术,得到闭环系统以一定概率输入到状态稳定的充分条件,进一步通过一系列矩阵变换处理技巧,通过解线性矩阵不等式方程组得到控制器参数.最后,通过计算机仿真验证了该控制器设计的有效性.     

基于事件触发机制的一类非严格反馈非线性系统的自适应神经网络追踪控制

基于事件触发机制,研究了一类非严格反馈非线性系统的自适应神经网络追踪控制问题.结合反步技术、神经网络和事件触发机制,提出了一种自适应神经网络控制方案,减少了数据传输量并减轻了控制器和执行器之间的传递负担,保证了输出信号尽可能地追踪到参考信号,同时使得闭环系统的所有信号有界.此外,通过避免芝诺现象保证了所提事件触发机制的可行性.最后,给出一个例子验证了所提出策略的有效性.     

具有异步控制器的离散马尔可夫跳变Lur'e系统的稳定性和l2增益性能分析

本文研究了一类具有异步控制器的离散马尔可夫Lur''e跳变系统的稳定性及l₂增益性能.通过引入隐马尔可夫模型（HHM）来描述所设计的控制器和原始系统之间出现的异步现象.利用线性矩阵不等式（LMI）方法分析了闭环系统的稳定性和l₂增益性能.然后提出了一个充分条件使得闭环系统随机稳定,并使得从扰动到系统输出的l₂增益达到最小.同时,通过求解给定条件来设计一个由线性状态反馈和扇形有界非线性输出反馈组成的异步控制器.最后,给出了一个数值仿真例子来验证所提方法的有效性.